对于致力于生态赋能的银行来说，中台是其腰背，流程是其脊髓及神经脉络。精益流程再造的业务中台和数字AI中台，是生态银行建设的必由之路。
1业务视角
《吴子兵法·图国》谈道，“不合于国，不可以成军；不合于军，不可以出阵；不合于阵，不可以进战；不合于战，不可以决胜。”打造生态银行、实践敏捷银行，需要合于国家战略规划、合于经济发展方向、合于技术进步趋势、合于需求变化实际。比较重要的是对外部大环境的理解，对银行内部条件的掌握，对市场及客户需求的洞察，以及差异化的产品设计。这几点对于业务中台建设和产品创新来说是有很高的要求的，需要业务部门打开视野和思路，花大力气研究国内外同业的模式，创造性地把“乐高积木”拼起来。在拼接的过程中，充分考虑收益、风险和成本的三者平衡。
如何把这种从业务角度出发的考量落实到由“点线面”及“与或非门”构成的流程图上，抑或说如何让业务人员和科技人员能说“同一种语言”？答案就在精益流程再造中。业务要有运筹学概念上的流程图，这个流程图中要有节点动作的收益、风险以及成本，要有逻辑判断的路径。有了量化基础，才能谈整个流程的收益概率分布、失效概率分布及成本概率分布，才能有均值有标准差。科技人员的数字和图形思维通常好于对文字描述的理解。
银行要有集团作战的概念。譬如，相当一部分私人银行客户与对公业务客户可以互相转换。纯信用类的普惠金融业务在我国很难持续赚钱，传统银行无法像阿里、微众以及美国的Affirm金科公司那样，定价15%甚至更高的贷款利率。尤其是全国性、股份制银行，赋有历史使命和社会担当，普而不惠的事情是不能做的。那么如何体现定价是风险的合理报偿这个理念？假设银行构建的生态群里有小B端、其上游有中或大B端，以及下游的C端，已知某类客群违约概率对应的风险溢酬是8%，而银行只能收5%。那么这个3%的差值是不是可以看作是整体生态构建的成本？这些普惠的B端并不是银行利润的制造机，真正使银行获利的是这个生态中的其他客户和业务，这就是生态银行“bank the customer’s customer’。精益流程再造在这里还起到了一个重要的作用，就是成本的控制。源开不了，就要从节流的角度下功夫，可控的成本要做到最小化。
2科技视角
已经有大量的人工智能技术应用于金融领域，譬如机器学习、图像识别、自然语言处理等等，不一而足。科技部门与业务部门坐在一起，除了梳理流程和确定需求，还有一个重要的实际意义是启发科技思维——“原来还有这么神奇的技术，事情还可以这么干，而且如此简单”。20年前，电脑还是奔腾系列，手机还是大哥大，谁能想到智能手机如今已经如此普及而且谁都会用。现在的中学生都开始学习人工智能技术，不要说20年，现在看来的前沿人工智能技术很可能5〜10年后无感存在于人们生活中。
科技中台要从标准化，自动化和智能化三个方面进行突破。跳出数字金融这个圈子来谈，其实任何的生产经营活动中都可以做如下理解：标准化是自动化和智能化的基础，自动化是产生规模效应的手段，智能化是满足特异性需求的最先进工具。举个生活中的例子，某客户想个性化3D打印一个马克杯，模具的尺寸一定是标准化的，这样制造商才能批量化生产；打印机本身也是标准化的，这样便于自动化和程序化的调试；颜色怎么最符合客户的使用环境（家里还是办公室）？手柄如何符合人体工程学？这些靠智能化定制来满足客户独一无二的个性化需求。最后，客户拿这个杯子去接水，因为尺寸在最初模具生产的时候是标准化的，绝对不会出现杯子太高或太宽而放不进饮水机下面的情况。科技人员通常都具备了较好的标准化和自动化思维，和业务部门的合作中，要从业务诉求出发，挖掘业务诉求背后的深层次动机。要敢想，能带动业务部门去实现不可能的可能。
其实AI作为技术，怎么用还是要看业务流程和业务规则的要求。双中台中的数据中台需要提供有价值的数据服务以应用于业务流程处理中以及后台业务管理分析中。很多的数据分析和服务离不开AI技术的支持，包括机器学习算法、自然语言处理、图像识别等。在业务中台也可能会应用到RPA等人工智能技术实现业务流程的智能化和自动化处理。因此AI是技术手段，会根据业务场景和流程的需要在双中台中被合理使用，以满足业务的处理要求。
3中台架构视角
中台的理念，是建立企业级甚至生态级的能力，是当前和下个十年创新转型的必要条件，但还不是充分条件。这里的中台暂且理解为之前阿里说的中台，阿里是互联网科技公司，技术和业务是高度一体化的，它的中台可以理解为是业务上前中后的中台，并且是由数字化科技手段赋能的业务中台。有数字化科技手段赋能的业务中台，无法快速、高效率地持续创新转型。但要实现企业全面转型，只有中台这个条件不充分。
至于充分条件，简单地从业务的前中后台上说，包括中台的领域级(可以理解为非企业级的速赢项目）、企业级、生态级流程和数据服务能力，前台的创新能力(包括针对用户、产品服务、场景应用、生态协作等)，后台的精细化管理能力尤其是增强对前/中的事前、事中管控能力，以及在这三者之上的企业战略规划布局能力（即战略能力），和支持上述四者的企业架构级整体管控和战略落地执行能力。
银行科技转型及中台设计项目涉及全领域的三级流程建模，以及价值链中客户及营销、产品服务两阶段的四级流程建模，加上把对战略规划的解析承接到目标模型中，再到IT整体架构和路线图设计，就是在设计企业转型需要的各种能力，而且也不只是IT相关。
其中还包括了对双中台的IT设计更细化，对核心基础能力的客户、产品、定价、核算的设计更细化并落到IT中台中。目的是全行级的同时，将核心基础能力做细，并优先落实在IT中台中，这部分基础能力通常需要更长的建设周期。
之所以要求很多业务部门和业务人员进来参与转型项目，不是只为给科技写需求，流程建模、产品建模过程就是找业务上的改进亮点，当然大的还是要有能力解决方案，如上述的核心基础能力专题方案。打造双中台是实现生态银行转型的核心基础，是实现战略规划愿景的关键一役，需要各部门、各分行负责人高度重视，深度参与。在建模中也要运用精益六西格玛方法，采用企业级建模+精益六西格玛方法进行智能工作流再造，这也可称之为精益流程再造。银行需要坚持不懈地找业务亮点，小的能改的在目标模型直接改，大的要业务上整体大动的汇聚到后面的战略能力专题中做。
4生态赋能视角
以产业金融生态赋能为例，产业金融有两段，一段是企业数字化，一段是金融数字化。2018年产业互联网元年的序幕拉开，企业数字化转型悄然巨变，尤以集团或企业集采场景为先，例如TCL、创维、海尔、中石化、中交建等；另一类是科创企业推进的细分场景平台，例如航旅场景下的易宝支付、医药场景下的药师帮平台等；另一方面银行科技转型及中台设计项目可全面支持银行向数字化转型，全面厘清业务规则，打通精减业务流程，全面梳理出银行知识图谱也即精益流程再造的业务中台，这是产业数字金融的基础。
在此基础上，银行可以事先植入数据要求，全面融入企业生产运营流程，通过银行设计的规则与算法实时监测或预警企业经营情况；另外，在企业端数字化的基础上，银行可以梳理出全新的企业运营数据的钩稽关系，形成银行新的评判逻辑与规则，也就是算法。这也将构建银行的AI能力，逐渐形成数字AI中台。精益流程再造的业务中台和数字AI中台双中台良性循环，将加速推进产融生态的形成。具体执行层面建议如下推进策略：
其一，按照企业价值链匹配嵌入金融乃至非金融服务方案。全面梳理产业端企业战略投资、企业并购、项目建设、设备采购、原料集采、生产监测、库存管理、产品分销、仓储配送、废物利用、环境保护、员工管理、财务管理等全价值链、全场景业务需求；发挥银行比较优势，提供定制化融资、融智服务；双方共建共创商业模式。
其二，以平台为依托，全面推进数字化，共建互联互通的产融生态。在双方价值链梳理的基础上，全面推进数字化、场景化、平台化；平台化的过程中，全面推进互联互通，事先植入银行对生产设备、仓配物流、财务融资、水电用工等企业流程的数据监测指标要求，同时发掘企业流程中数据间的关联性，发现新的企业行为评判标准，创新新型服务产品或方案；通过数据积累、实现数据信用；随着平台的不断成熟，逐渐形成行业系统级标准平台解决方案，通过平台、系统、商业模式的输出共建新的商业模式。
其三，由简入难、分级分批，持续推进。初期在生产管理场景平台的基础上，基于现有银行产品服务方案，推进供应链金融嵌入式服务，例如在原材料采购场景下在线嵌入流动资金贷款、电子银行承兑汇票、国内反向保理等金融服务；逐渐拓展设备管理、库存管理、仓储配送、财务管理、员工管理等其他场景，全面构建包括设备质押、仓单质押、数据质押、财务规划、员工代发、员工理财、出差报销等一系列产融图谱的跨B、C端产融生态；最终形成行业级标准化解决方案，进行产融管理输出，搭建行业生态圈，服务更多的行业生态企业。
（转载自《当代金融家》）
（曹言言 HA008）
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